Auteurs : BEFFY, Magali (Coordinateur)

Lieu d'édition : Paris

Revue : RFAS. Revue française des affaires sociales

Date de parution : 2017

Nbre/N° de page : 186 p.

Collection : n° 4, octobre-décembre

Bibliographie : Pagination multiple

URL : https://www.cairn.info/revue-francaise-d...

Résumé : Parmi les usages potentiels ou avérés du big data et de l'intelligence artificielle, deux catégories étaient au cœur de notre appel à contribution : la première relative à la connaissance et à la recherche, la seconde au développement d'outils d'aide à la décision. Les deux premiers articles répondent à cet axe : « Big data et cancer : le challenge » d'Alain Livartowski, Julien Guérin et Gilles Wainrib décrit les bénéfices que la médecine – et plus précisément la lutte contre le cancer – pourrait tirer de ces nouvelles technologies ; il n'en dissimule pas pour autant les défis à relever. Ceux-ci sont nombreux : complexité des données et de la mise en œuvre, difficulté d'accès aux données, remise en question du raisonnement médical avec le passage d'un raisonnement déductif à un raisonnement inductif. « Utilisation des réseaux bayésiens comme technique de fouille de données massives – application à des données de recours aux soins » de Chloé Dimeglio, Cyrille Delpierre, Pierre Chauvin et Thomas Lefèvre investigue cette dualité entre l'imposition d'un modèle a priori et une fouille de données sans hypothèse préalable dans le cadre du recours aux soins.

Descripteurs : Big data ; PROTECTION SOCIALE ; RECHERCHE ACTION ; CANCER ; TIC ; MEDECINE ; BANQUE DE DONNEES ; ACCES AU SOIN

Conditions de diffusion : Prêt